A Novel Hybrid ARQ Scheme Based on LDPC Code Extension and Feedback
Notice bibliographique
Résumé
The design of an efficient hybrid automatic repeat request (ARQ) scheme based on rate compatible low density parity check (LDPC) codes is considered. It has been shown that extending as well as puncturing of LDPC codes can produce good rate compatible LDPC codes for the additive white Gaussian noise channel. One issue with the traditional LDPC-based hybrid ARQ methods is that the throughput drops off significantly at low signal-to-noise ratios (SNRs). In this paper we introduce a coding scheme which is capable of using puncturing, extending and feedback at the same time to address this issue. Appropriate choice of feedback functions along with optimum combining of received signals for the belief propagation decoder mitigates the throughput drop- off issue at low SNRs, while having a small feedback overhead from the receiver. A powerful mother code is generated via the progressive edge growth algorithm and is used for puncturing and extending in the proposed scheme. Clustering the codewords of the longest codebook is used to decrease the overhead of the feedback connection. Simulation analysis of the throughput shows that our scheme could get as close as 0.5 dB to the Shannon limit while having up to 2 dB gain compared to previous works at low SNRs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».